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Année 2023, séance 5#
2023-04-04
Partie I : quelques rappels sur scikit-learn
API scikit-learn
vieillissement des modèles
séries temporelles
sélection de variables
interprétation
machine learning éthique
Partie II : ingénierie logicielle
notion d’ingéniérie logicielle (git, github, pull request, review, intégration continue)
partager son travail, package, documentation
mise en production docker, onnx
Partie III : transfer learning
Carte de connaissances
+=====================+================================+=====================+==================================+============================+ | langage | variables/test/boucles | liste/dictionnaires | fonctions | itérateurs | +=====================+================================+=====================+==================================+============================+ | programmation objet | classes | constructeur | opérateurs | héritages | | IO | lecture / écriture de fichiers | json | pickle | stream | | interface graphique | boutons | souris | événements | réactivité | | web | html | api rest | synchronisation | web scrapping | | DataFrame | lecture/écriture | groupby/merge | graphes | streaming | | scikit-learn | fit/predict | pipeline | modèle customisé | séries temporelles | | machine learning | réduction de dimension | clustering | régressor / classifieur | ranking / NMF / … | | deep learning | réseaux de neurones | transfert learning | RNN / modèle de langages | torch | | génie logiciel | test unitaire | git / pull request | intégration continue | style (pep8, black, ruff) | | mise en production | docker / onnx | benchmark | pipeline de données | mise à jour | | algorithmes | dichotomie | tri | plus court chemin dans un graphe | TSP | | partage | création d’un package python | documentation | design | support | | performance | C/C++ | cmake | parallélisation | GPU | | expérience | 1000 lignes de code | 5000 lignes de code | 50000 mille lignes de code | Impossible de compter | +=====================+================================+=====================+==================================+============================+
Année 2023, séance 4#
2023-03-07
Séance découpée en trois parties.
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Année 2023, séance 3#
2023-03-06
Séance découpée en trois parties.
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Année 2023, séance 2#
2023-02-06
Séance découpée en quatre parties.
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Année 2023, séance 1#
2023-01-10
Séance découpée en quatre parties.
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Année 2023, plan#
2023-01-08
Premiers pas avec python : quelques rappels du langage, installation d’un package, différences entre windows et linux, expressions régulières, fichiers.
Calcul matriciel et graphes : tour d’horizon de numpy, pandas
Graphes : les graphes en python, matplotlib, bokeh, réalisation d’une carte.
Tour d’horizon de scikit-learn : concepts de transformer et prédicteur, revue des modèles les plus couramment utilisés, présentation de la validation croisée, et grille de recherche, notion de pipe-line en machine learning.
Ingénierie logicielle : tests unitaires, git, pull request, notebook, librairies, réalisation d’un package pour partager son code, écrire une documentation. Cette partie est utile si on travaille à plusieurs sur le même code.
Notions de séries temporelles : prédiction, analyse de survie.
Grands jeux de données : comment travailler lorsque la mémoire ne peut contenir toutes les données à traiter ou que ce traitement est trop long.
Quelques mots de deep learning : encoding, transfer learning
Mise en production : déploiement de modèles de machine learning
Année 2022, séance 6#
2022-05-16
Séance découpée en trois parties.
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Année 2022, projet#
2022-03-29
Année 2022, séance 5#
2022-03-08
Séance découpée en trois parties.
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Année 2022, séance 4#
2022-03-07
Séance découpée en trois parties.
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